Fördermaßnahme

Methoden und Werkzeuge für die Individualisierte Medizin

Veröffentlichung der Bekanntmachung: 2014
Förderzeitraum: 2015 - 2018
Gesamte Fördersumme: bis zu 2,6 Mio. Euro
Anzahl der Projekte: 6

1. Ziele des Förderschwerpunktes

Für die Weiterentwicklung der individualisierten Medizin ist Forschung und Entwicklung eine wichtige Voraussetzung. In vielen Gebieten fehlen allerdings noch Methoden zur Durchführung dieser Forschung, z. B. zur Verknüpfung und Nutzung von Daten aus verschiedensten Quellen. Standardisierung, Harmonisierung und Qualitätssicherung von Daten- und Probensammlungen sind weitere wichtige Gebiete. Auch für die Durchführung klinischer Studien sind neue Methoden erforderlich, da durch eine auf bestimmte Patientengruppen zugeschnittene Therapie die Anzahl der Probanden sehr klein werden kann.
In der Fördermaßnahme „Methoden und Werkzeuge für die individualisierte Medizin“ werden Einzel- und Verbundvorhaben gefördert, die neuartige Methoden, Werkzeuge und/oder Dienstleistungen in Forschung und Entwicklung für die individualisierte Medizin erarbeiten. Die entwickelten Methoden sollen eine übergeordnete Bedeutung und breite Anwendbarkeit haben und den Anwendern in Forschung und Entwicklung frei zugänglich gemacht werden. Damit soll die präklinische und klinische Forschung zur individualisierten Medizin vorangebracht werden.

2. Stand der Fördermaßnahme

Die Fördermaßnahme läuft über drei Jahre. Insgesamt werden 6 Vorhaben gefördert, darunter drei Einzelprojekte und drei Verbundprojekte.

Einzelprojekte

Pilotierung einer transienten Datenbank für genetische Varianten ungeklärter klinischer Signifikanz

Förderkennzeichen: 01EK1506
Gesamte Fördersumme: 456.509 EUR
Förderzeitraum: 2015 - 2018
Projektleitung: Prof. Dr. Michael Krawczak
Adresse: Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Kiel, Institut für Medizinische Informatik und Statistik
Brunswiker Str. 10
24105 Kiel

Pilotierung einer transienten Datenbank für genetische Varianten ungeklärter klinischer Signifikanz

Moderne DNA-Sequenzierung deckt oft genetische Varianten mit ungeklärter klinischer Relevanz für den betroffenen Patienten auf. Diese Varianten bedürfen einer weiteren Abklärung - idealerweise durch das erneute Auffinden in einem unabhängigen aber klinisch gleichgelagerten Fall. Hierzu bedarf es seiner öffentlich zugängigen Datenbank, die wegen der Gefahr mangelnder Anreize nicht als Register betrieben werden kann. Stattdessen wird mit VarWatch eine transiente Beobachtungsliste (watch list) etabliert, die das Anreizproblem durch seine Doppelfunktion umgeht. VarWatch dient als Anfragewerkzeug, um einzelne Varianten mit der Beobachtungsliste abzugleichen. Gleichzeitig erklären sich alle Anfrager bereit, Varianten mit negativem Ergebnis (d.h. kein gleichgelagerter Fall in der Liste) für die Liste zur Verfügung zu stellen. Im Falle eines Treffers werden Anfrager und Urheber des jeweiligen Eintrags unterrichtet und treiben die weitere Abklärung der ätiologischen Relevanz außerhalb des Systems voran. VarWatch und seine Funktionen werden am Kieler Institut für Klinische Molekularbiologie (IKMB) implementiert und betrieben. Ziel ist eine Pilotinstallation, die die Praktikabilität und Akzeptanz von VarWatch nachweist. VarWatch etabliert eine Exom-Sammlung als Vergleichsstichprobe. Die Sammlung wird auf den im IKMB vorliegenden Daten aufbauen und laufend um Daten externer Kooperationspartner ergänzt. VarWatch etabliert Kooperationen mit existierenden Varianten-Datenbanken, um effiziente Abgleiche eigener Anfragen zu ermöglichen. Ziel ist die Einrichtung von Schnittstellen außerhalb der normalen Zugangswege. Der primäre Zugang zu VarWatch erfolgt über existierende Bioinformatik-Portale, um Doppeleingaben zu vermeiden. Daneben etabliert VarWatch einen direkten Zugang mit eingeschränkter Funktionalität. Im 4. Halbjahr wird VarWatch einer Beta-Testung durch 10 - 20 ausgewählte Nutzer unterzogen mit dem Ziel kontinuierlicher Revisionen und Updates.

Netzwerk Meta-Analyse für die gemeinsame Bewertung von zielgerichteten und nicht-zielgerichteten Therapien (NetMAtter)

Förderkennzeichen: 01EK1504
Gesamte Fördersumme: 258.374 EUR
Förderzeitraum: 2015 - 2021
Projektleitung: Dr. Katrin Jensen
Adresse: Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, Medizinische Fakultät und Universitätsklinikum Heidelberg, Institut für Medizinische Biometrie und Informatik
Im Neuenheimer Feld 305
69120 Heidelberg

Netzwerk Meta-Analyse für die gemeinsame Bewertung von zielgerichteten und nicht-zielgerichteten Therapien (NetMAtter)

Ein Schwerpunkt der klinischen Forschung liegt in der Entwicklung von individualisierten Therapien, z. B. die Wahl der optimalen Therapiestrategie in Abhängigkeit vom Nachweis spezieller Biomarker beim Patienten. Das Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines Netzwerk Meta-Analyse Verfahrens zur Auswahl der besten Therapie unter Einbeziehung aller verfügbaren Evidenz sowohl zielgerichteter als auch nicht-zielgerichteter Therapieoptionen für Patientengruppen. Das Vorhaben gliedert sich in zwei Hauptkomponenten: 1. Methodenentwicklung (Netzwerk Meta-Analyse zur zusammenfassenden Bewertung von zielgerichteten und nicht-zielgerichteten Therapien für Patientengruppen); 2. Softwareentwicklung (Umsetzung der statistischen Methoden in ein frei verfügbares R Paket); Jahr 1: Entwicklung der Netzwerk Meta-Analyse für binäre und stetige Endpunkte und Erstellung eines R Paket Prototyps; Jahr 2: Erweiterung der statistischen Verfahren sowie des R Paketes auf Ereigniszeit-Endpunkte; Jahr 3: Validierung der statistischen Modelle sowie des R Paketes. Zu Beginn der Laufzeit des Projektes wird mit Hilfe unserer klinischen Partner die Akquirierung von Datenbeispielen eruiert, um anhand von klinischen Beispielen die Anwendungssituationen exakt adressieren zu können.

Interpretation von Selbstberichtsmaßen in der pädiatrischen Schmerzforschung (VOCs-R)

Förderkennzeichen: 01EK1501
Gesamte Fördersumme: 226.144 EUR
Förderzeitraum: 2015 - 2018
Projektleitung: Prof. Dr. Gerrit Hirschfeld
Adresse: Hochschule Osnabrück, Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
Caprivistr. 30 A
49076 Osnabrück

Interpretation von Selbstberichtsmaßen in der pädiatrischen Schmerzforschung (VOCs-R)

Selbstberichtsmaße sind Messgrößen, die auf Aussagen von Patienten beruhen. Sie spielen bei vielen Therapieentscheidungen eine große Rolle, z. B. in der Schmerztherapie, bei psychotherapeutischen oder psychosomatischen Indikationen. Häufig werden Entscheidungsschwellen genutzt, um zu entscheiden, ob z. B. ein Patient mit einem Schmerzscore von 7 auf einer 10-stufigen Skala eine intensivere Schmerzbehandlung benötigt. Es werden viele Studien durchgeführt, um optimale Entscheidungsschwellen zu bestimmen. Ziel des Vorhabens ist es, die Planung, Beschreibung und Harmonisierung dieser Studien und damit die Bestimmung optimaler Schwellenwerte zu verbessern. Das wird erreicht, indem die Variabilität dieser Werte besser quantifizierbar gemacht wird. Das Vorhaben gliedert sich in zwei Teile: 1) Methodenentwicklung und 2) Validierung. In Teil 1 soll eine verbesserte Methode zur Bestimmung der Variabilität von Entscheidungsschwellen als ein Modul der frei zugänglichen Statistiksoftware R (R-Paket) sowie als interaktive Webseite veröffentlicht werden. Für das R-Paket sollen bestehende Funktionen dokumentiert und verbessert werden. Die Erstellung des R-Paketes umfasst eine detaillierte Dokumentation der Funktionen. Gleichzeitig sollen die bestehenden Funktionen dahingehend verbessert werden, dass sie mehrere Computerkerne gleichzeitig verwenden können. Die interaktive Webseite ermöglicht es auch Anwendern ohne R-Kenntnisse, die Funktionen zu nutzen. Im Teil 2 Validierung soll die neue Methode zur Schätzung der Variabilität validiert werden. Dazu sollen eine Simulationsstudie und eine Reanalyse eines umfangreichen Datensatzes durchgeführt werden.